import numpy as np
import pandas as pd

dates=pd.date_range('2022.1.27',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['A','B','C','D'])
print(df)
print(df['A'],df.A)    #这两个是等价的
print(df[0:3],df['2022.1.28':'2022.1.31'])    #两种选择某些行列的输出
# select by label:loc
print(df.loc['2022.1.28'],'---------select by label:loc')    #选定了2022.1.28这一行的值
print(df.loc['2022.1.28',['A','B']])    #输出的是2022.1.28这行的A B的值
print(df.loc['2022.1.28':,['A','B']])   #输出的是2022.1.28以及它后面的所有行的A B的值
#select by position:iloc
print(df.iloc[3])     #输出了第四行的数据
print(df.iloc[3,2])     #输出了第四行第三位的的数据
print(df.iloc[3:6,1:3])     #输出第四行到第六行里  第二列到第三列的值      3:6  是不包括6的
print(df.iloc[[1,3,5],1:3])
#mixed selection:ix
#print(df.ix[:3,['A','C']])     #筛选的是第零行到第三行AC两列的值  --------------------------ix被弃用了
#Boolean indexing
print(df)
print(df[df.A>8],'判断  根据判断条件输出')     #输出A列值大于8的列
